## Volume 04 Nomor 03 Tahun 2024
(Online) 2723-813X l (Print) 2723-8121
https://journal.cattleyadf.org/index.php/Jasmien/Index

## Analisis Pengaruh IPM dan Angkatan Kerja Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Tapanuli Utara
Putri Marito Pane 1 , Belliyani Br bangun 2 , Putri Damayanti Saragih 3 , Nova Romadiah Padang 4 , Lola Vitaloka Simanjuntak 5 , Andi Taufiq Umar 6 Universitas Negeri Medan
A R T I C L E I N F O ABSTRAK Article history: Received   : Revised   : Accepted   : This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  the  Human  Development  Index (HDI)  and  the  Labor  Force  on  the  poverty  rate  in  North  Tapanuli.  The analysis method used is multiple linear regression. The data used in this study  are  secondary  data  obtained  from  the  BPS  (Central  Bureau  of
Statistics)  of  North  Tapanuli  Regency  from  2012  to  2023.  The  analysis results  show  that  the  regression  model  Y=66.713-0.821+1.866  Labor Force meets the classical assumptions and has a correlation coefficient (R) of 0.919 and a coefficient of determination (R2) of 0.810. Partially, the  HDI  variable  has  a  significant  negative  effect  on  the  poverty  rate, while the Labor Force variable has a positive but not significant effect. Simultaneously,  the  HDI  and  Labor  Force  variables  have  a  significant influence on the poverty rate in North Tapanuli. Keywords : Poverty,  HDI,
Labor Force Correspondling Author :
Putri Marito Pane Universitas Negeri Medan Email : lisdapane4@gmail.com

## PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan  salah satu  masalah mendasar yang  dihadapi  oleh  berbagai  negara di dunia, termasuk Indonesia. Kemiskinan tidak hanya berkaitan dengan rendahnya pendapatan, tetapi juga terkait dengan rendahnya akses terhadap pendidikan, kesehatan, dan layanan dasar lainnya.  Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS,  2023),  pada  tahun  2023  persentase penduduk  miskin  di  Indonesia  mencapai  9,71%  dari  total  populasi  .  Salah  satu  daerah  di Indonesia  yang  masih  menghadapi  masalah  kemiskinan  adalah  Kabupaten  Tapanuli  Utara, Sumatera Utara. Terdapat beberapa faktor yang diduga mempengaruhi tingkat kemiskinan di suatu wilayah, di antaranya adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan angkatan kerja. IPM  merupakan  indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  sumber  daya  manusia, yang  mencakup  aspek  kesehatan,  pendidikan,  dan  ekonomi.  Beberapa  studi  sebelumnya menunjukkan  bahwa  IPM  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan  (Kuncoro,  2006; Todaro  &  Smith,  2015).  Sementara  itu,  angkatan  kerja  juga  diduga  memiliki  pengaruh terhadap kemiskinan, di mana semakin besar angkatan kerja dapat menciptakan peluang kerja yang  lebih  luas  dan  pada  akhirnya  dapat  menurunkan  tingkat  kemiskinan  (Mankiw,  2012; Sukirno, 2011).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  (Simanjuntak  dkk.,  2019)  menunjukkan  bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan angkatan kerja memiliki pengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten Tapanuli Utara. Semakin tinggi IPM, maka semakin rendah tingkat kemiskinan di suatu daerah. Selain itu, angkatan kerja yang semakin besar juga dapat menjadi
potensi  untuk  mengurangi  kemiskinan,  namun  harus  didukung  dengan  peningkatan  kualitas sumber daya manusia agar dapat memperoleh pekerjaan yang layak. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis  lebih  lanjut  pengaruh  IPM  dan  angkatan  kerja  terhadap  tingkat kemiskinan di Kabupaten Tapanuli Utara. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi  yang  bermanfaat  bagi  pemerintah  daerah  dalam  merumuskan  kebijakan  dan program-program pengentasan kemiskinan yang lebih efektif di Kabupaten Tapanuli Utara.

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  salah  satu  indikator  penting  dalam mengukur  kualitas  sumber  daya  manusia  di  suatu  wilayah.  IPM  mencakup  tiga  dimensi utama, yaitu kesehatan, pendidikan, dan standar hidup yang layak. Dimensi kesehatan diukur dengan  angka  harapan  hidup,  dimensi  pendidikan  diukur  dengan  rata-rata  lama  sekolah  dan angka  harapan  lama  sekolah,  serta  dimensi  standar  hidup  yang  layak  diukur  dengan pengeluaran  per  kapita  yang  disesuaikan  (UNDP,  2020).  Peningkatan  kualitas  sumber  daya manusia  yang  tercermin  dalam  nilai  IPM  akan  berdampak  positif  terhadap  pengurangan kemiskinan.  Individu  dengan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  baik  akan  memiliki  akses yang lebih luas terhadap lapangan pekerjaan, pendapatan yang lebih tinggi, dan pada akhirnya dapat  meningkatkan  taraf  hidup  mereka.  Beberapa  studi  empiris  telah  membuktikan  bahwa IPM  memiliki  pengaruh  signifikan  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan  (Todaro  &  Smith, 2015);  (Kuncoro,  2006)  Dalam  konteks  Kabupaten  Tapanuli  Utara,  penting  untuk  mengkaji lebih  lanjut  mengenai  peran  IPM  dalam  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  wilayah tersebut.  Analisis  mendalam  terhadap  dimensi-dimensi  yang  membentuk  IPM  dapat memberikan  informasi  yang  berharga  bagi  pemerintah  daerah  dalam  merumuskan  kebijakan yang  lebih  tepat  untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  dan  mengurangi kemiskinan.

## Angkatan Kerja
Angkatan kerja merupakan salah satu faktor yang diduga memiliki pengaruh terhadap tingkat kemiskinan  di  Kabupaten  Tapanuli  Utara.  Angkatan  kerja  dapat  didefinisikan  sebagai penduduk usia produktif yang sedang bekerja atau sedang mencari pekerjaan (Sukirno, 2011). Semakin besar jumlah angkatan kerja di suatu wilayah, maka akan semakin besar pula potensi tenaga  kerja  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dan mengurangi  kemiskinan.  Dalam  konteks  Kabupaten  Tapanuli  Utara,  data  BPS  menunjukkan bahwa pada tahun 2023, jumlah angkatan kerja mencapai 185.743 orang, atau sekitar 60,2% dari total penduduk (BPS, 2023). Jumlah angkatan kerja yang besar ini dapat menjadi potensi bagi  perekonomian  daerah,  namun  di  sisi  lain  juga  dapat  menjadi  tantangan  jika  tidak diimbangi dengan ketersediaan lapangan pekerjaan yang memadai.
Beberapa  teori  ekonomi  menyebutkan  bahwa  peningkatan  jumlah  angkatan  kerja  dapat berdampak  positif  terhadap  pengurangan  kemiskinan,  karena  semakin  banyak  orang  yang bekerja  maka  akan  meningkatkan  pendapatan  masyarakat  (Mankiw,  2012;  Todaro  &  Smith, 2015).  Namun,  jika  pertumbuhan  angkatan  kerja  tidak  diimbangi  dengan  pertumbuhan lapangan  pekerjaan,  maka  dapat  memicu  peningkatan  pengangguran,  yang  pada  akhirnya dapat  menyebabkan  kemiskinan  (Sukirno,  2011).  Oleh  karena  itu,  peran  pemerintah  daerah dalam  menciptakan  lapangan  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  kualifikasi  angkatan  kerja menjadi  sangat  penting  dalam  upaya  pengentasan  kemiskinan  di  Kabupaten  Tapanuli  Utara. Kebijakan-kebijakan  yang  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dan  investasi  di  daerah,  serta peningkatan kualitas sumber daya manusia melalui pendidikan dan pelatihan, dapat  menjadi langkah  strategis  dalam  mengoptimalkan  potensi  angkatan  kerja  untuk  mengurangi  tingkat kemiskinan.

## Kemiskinan
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan kompleks yang dihadapi oleh banyak negara, termasuk  Indonesia.  Kemiskinan  tidak  hanya  berkaitan  dengan  rendahnya  pendapatan masyarakat,  tetapi  juga  terkait  dengan  rendahnya  akses  terhadap  pendidikan,  kesehatan,  dan sumber  daya  lainnya  yang  diperlukan  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup.  Berbagai  upaya telah dilakukan oleh pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan, seperti pemberian bantuan sosial,  pengembangan  program  pemberdayaan  masyarakat,  dan  peningkatan  kualitas  sumber daya  manusia.  Di  Kabupaten  Tapanuli  Utara,  tingkat  kemiskinan  masih  menjadi  perhatian utama.  Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  pada  tahun  2023  persentase penduduk  miskin  di  Kabupaten  Tapanuli  Utara  tercatat  sebesar  12,7%,  lebih  tinggi dibandingkan dengan rata-rata kemiskinan nasional yang sebesar 9,8% (BPS, 2023). Kondisi ini  menunjukkan  bahwa  upaya  pengentasan  kemiskinan  di  Kabupaten  Tapanuli  Utara  masih perlu mendapat perhatian yang lebih serius.
Salah  satu  faktor  yang  diduga  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Tapanuli Utara adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur kualitas sumber daya manusia, yang mencakup aspek kesehatan, pendidikan, dan  ekonomi.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa  IPM  memiliki pengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan  (Kuncoro,  2006;  Todaro  &  Smith,  2015).  Artinya, semakin tinggi nilai IPM di suatu wilayah, maka tingkat kemiskinan cenderung akan semakin rendah. Selain IPM, faktor lain yang diduga mempengaruhi tingkat kemiskinan di Kabupaten Tapanuli Utara adalah angkatan kerja. Angkatan kerja yang semakin besar dapat menciptakan peluang  kerja  yang  lebih  luas,  yang  pada  akhirnya  dapat  menurunkan  tingkat  kemiskinan (Mankiw,  2012;  Sukirno,  2011).  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  menganalisis  sejauh mana pengaruh IPM dan angkatan kerja terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten Tapanuli Utara.
Tabel 1. Data IPM, Angkatan Kerja dan Kemiskinan Taput 2013-2023 IPM Taput 2013- 2023 (%) Angkatan Kerja Taput 2013-2023 (jiwa) Tingkat Kemiskinan Taput 2013-2023 (%) 69.83 135482 11.55 70.5 157670 11.68 70.7 151458 11.06 71.32 156013 11.41 71.96 157330 11.25 72.38 163952 11.35 72.91 164191 9.75 73.33 161081 9.48 73.47 172493 9.37 73.76 175661 9.72 74.14 174506 8.93 74.65 187311 8.54
Sumber data: badan pusat statistic (BPS) kabupaten tapanuli utara 2013-2023 (BPS, 2023b)

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan desain penelitian kuantitatif dengan metode analisis regresi linier berganda  untuk  mengkaji  dampak  jumlah  penduduk  dan  tingkat  pengangguran  terhadap kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Pendekatan  kuantitatif  dipilih  karena  mampu memberikan  gambaran  yang  jelas  mengenai  hubungan  sebab-akibat  antar  variabel  yang diteliti.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari
Badan Pusat Statistik (BPS) dan instansi terkait lainnya. Data tersebut mencakup periode 11 tahun terakhir, yaitu dari tahun 2013 hingga 2023.
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  pencarian  dan  pengunduhan  data  dari  situs  resmi  BPS dan  laporan  tahunan  instansi  terkait  lainnya.  Data  tersebut  kemudian  diolah  dan  dianalisis menggunakan  metode  statistik.  Analisis  data  regresi  linier  berganda  dipilih  karena  mampu mengukur  pengaruh  simultan  dari  dua  atau  lebih  variabel  independen  terhadap  satu  variabel dependen. Tahapan analisis data meliputi:
Uji Asumsi Klasik:
1. Uji Normalitas: Memastikan bahwa data residual berdistribusi normal.
2. Uji  Multikolinearitas:  Memeriksa  ada  tidaknya  multikolinearitas  antara  variabel independen.
3. Uji  Heteroskedastisitas:  Menguji  ada  tidaknya  heteroskedastisitas  dalam  model regresi.
4. Uji Autokorelasi: Memeriksa ada tidaknya autokorelasi dalam data time series.
Uji  Statistik  yang  terdiri  dari  uji  koefisien  determinasi  (R2),  Uji  Simultan  (Uji  F),  dan  Uji Parsial (Uji t).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Tabel 2. Hasil Regresi
B Std. Error Beta t Sig Tolerance VIF C 66.713 13.672 4.879 <.001 ipm -.821 .246 -1.116 -3.331 .009 .154 6.509 angkatan kerja 1.866E-5 .000 .219 2.652 .530 .154 6.509
Diperoleh persamaan regresi: Y = 66.713 - 0.821 + 1.866. maksudnya adalah sebagai berikut:
1. Nilai  konstanta  ini  menunjukkan  bahwa  ketika  jumlah  IPM  (X1)  dan  angkatan  kerja (X2) sama dengan nol, tingkat kemiskinan di Kabupaten Tapanuli Utara diperkirakan sebesar  66.713%.  Ini  merupakan  nilai  dasar  tingkat  kemiskinan  yang  tidak dipengaruhi oleh kedua variabel independen yang diteliti.
2. -  0.821  Koefisien  ini  menunjukkan  hubungan  antara  IPM  dan  tingkat  kemiskinan. Nilai  -0.821  berarti  bahwa  setiap  peningkatan  satu  unit  dalam  IPM  diharapkan  akan mengurangi  tingkat  kemiskinan  sebesar  0.821  unit,  dengan  asumsi  faktor-faktor  lain tetap  konstan.  Hubungan  ini  bersifat  negatif,  yang  mengindikasikan  bahwa peningkatan dalam IPM cenderung menurunkan tingkat kemiskinan.
3. 1.866  Koefisien  ini  menunjukkan  hubungan  antara  angkatan  kerja  dan  tingkat kemiskinan.  Nilai  1.866  berarti  bahwa  setiap  peningkatan  satu  unit  dalam  angkatan kerja  diharapkan  akan  meningkatkan  tingkat  kemiskinan  sebesar  1.866  unit,  dengan asumsi  faktor-faktor  lain  tetap  konstan.  Hubungan  ini  bersifat  positif,  yang mengindikasikan  bahwa  peningkatan  dalam  angkatan  kerja  cenderung  meningkatkan tingkat kemiskinan.

## Uji Normalitas
Gambar 1. Uji Normalitas
Menurut Imam (Imam Ghozali, 2011: 161) model regresi dikatakan berdistribusi normal jika data  ploting  atau  titik-titik  data  yang  menggambarkan  data  sesungguhnya  mengikuti  garis diagonalnya.  di  sini  terlihat  bahwa  titik-titik  mengikuti  garis  diagonal  atau  mengikuti  garis diagonal sehingga sebagaimana dasar pengambilan keputusan yang di kutip dari buku Imam Ghozali  karena  mengikuti  garis  diagonal  maka  kesimpulan  uji  normalitas  adalah  model regresi berdistribusi normal, jadi syarat normalitas sudah terpenuhi.

## Uji Multikolinieritas
Tabel 3. Uji multikolinieritas collinearity Statistic VIF .154 .154 6.509 6.509
Dengan metode menurut Imam Ghozali (Imam Ghozali, 2011: 107 -108) tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model regresi jika nilai toleran lebih besar dari 0,100 dan nilai VIF < 10.00. pada tabel terlihat nilai tolerance untuk IPM dan angkatan kerja masing-masng 0.154 > 0.100.  kemudian  untuk  nilai  VIF  6.509  <  10.00.  oleh  karena  itu  tidak  ada  gejala Multikolinieritas pada uji ini.

## Uji Heteroskedastisitas
Gambar 2. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Imam Ghozali (Imam Ghozali, 2011: 139)tidak terjadi heteroskedastisitas jika tidak ada pola yang jelas, maksudnya tidak bergelombang tidak melebar kemudian tidak menyempit pada gambar scatterplots, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. pada tabel terlihat bahwa titik-titik tida membentuk pola kemuadian titik-titik berada di atas dan di bawah anhka 0, maka asumsi untuk uji ini terpenuhi karena tidak terjadi gejala heteroskedastisitas

## Uji Autokorelasi
Tabel 4. Uji Autokolerasi Durbon-Watson
1.325
Menurut  (Imam  Ghozali,  2011:  111)  tidak  ada  gejala  autokorelasi  jika  nilai  turbin  Watson terletak antara du sampai dengan (4 - du).  Pada tabel terlihat bahwa nilai du adalah 1.858 dan nilai du berdasarkan tabel Durbin adalah 1.579 maka 4  - 1.699 = 2.301 dimana 1.858 masih terletak di antara 1.579 dan 2.301 maka tidak ada gejala autokorelasi.

## Uji R-Squared
Tabel 5. Model Summaryb R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson .919 a .845 .810 .49872 1.325
a. Nilai  koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0.919  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan yang  sangat  kuat  antara  variabel  independen  (IPM  dan  angkatan  kerja)  dengan variabel  dependen  (tingkat  kemiskinan).  Semakin  mendekati  1,  semakin  kuat hubungan linear antara variabel-variabel tersebut.
b. Nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0.810  menunjukkan  bahwa  sekitar  81%  variasi dalam  tingkat  kemiskinan  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  IPM  dan  Angkatan  kerja. Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  model  regresi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mampu  menjelaskan  81%  dari  total  variabilitas  data  sedangkan  19%  sisanya dipengaruhi oleh variabel yang tidak berkaitan dalam penelitian ini.

## Uji T Parsial
Tabel 6. Uji Parsial t Sig. 4.879 <.001 -3.331 .009 2.652 .530
a. Nilai  thitung  variabel  IPM  -3.331  <  ttabel  1.833  maka  H0  diterima.  dengan  tingkat signifikansi  sebesar  0,009  <  0.05,  Ini  berarti  secara  parsial  variabel  IPM  tidak memiliki  pengaruh  yang  positif  namun  signfikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Tapanuli Utara.
b. Nilai thitung  variabel  Angkatan Kerja 2.652 > ttabel  1.833 maka H0 ditolak. dengan tingkat signifikansi sebesar 0,530 > 0.05, Karena pada H0 dikatakan bahwa perubahan Angkatan  Kerja  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan. Sedangkan pada hasil uji Ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel X2(Angkatan
kerja) memiliki pengaruh positif namun  tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Tapanuli Utara.

## Uji F
Tabel 7. Uji F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 12.174 2 6.087 24.473 <.001 b Residual 2.239 9 .249 Total 14.412 11
Pada  tabel  terlihat  F  hitung  =  24.473.  n  =  9  maka  nilai  F  tabel  =  4.26.  dengan  nilai  fhitung 24.473  >  ftabel  4.74,  ini  menunjukkan  bahwa  secara  bersama-sama  atau  simultan,  variabel IPM  dan  Angkatan  kerja  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Tapanuli Utara.
Berdasarkan  analisis  regresi  yang  diperoleh,  model  regresi  ditunjukkan  oleh  persamaan berikut: Y = 66.713 - 0.821 + 1.866 Persamaan ini mengindikasikan bahwa ketika IPM (X1) dan  angkatan  kerja  (X2)  bernilai  nol,  tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Tapanuli  Utara diperkirakan  sebesar  66.713%.  Ini  merupakan  tingkat  kemiskinan  dasar  yang  tidak dipengaruhi  oleh  kedua  variabel  independen  yang  dianalisis.  Koefisien  -0.821 menggambarkan hubungan antara IPM dan tingkat kemiskinan. Setiap peningkatan satu unit dalam IPM diprediksi akan mengurangi tingkat kemiskinan sebesar 0.821 unit, dengan asumsi variabel  lain  tetap  konstan.  Hubungan  negatif  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  IPM cenderung  menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Sebaliknya,  koefisien  1.866  menggambarkan hubungan antara angkatan kerja dan tingkat  kemiskinan. Setiap peningkatan satu  unit dalam angkatan  kerja  diperkirakan  akan  meningkatkan  tingkat  kemiskinan  sebesar  1.866  unit, dengan  asumsi  variabel  lain  tetap  konstan.  Hubungan  positif  ini  mengindikasikan  bahwa peningkatan dalam angkatan kerja cenderung meningkatkan tingkat kemiskinan.
Dalam  uji  normalitas,  model  regresi  dianggap  berdistribusi  normal  jika  data  plot  atau  titik- titik data mengikuti garis diagonal. Dari hasil analisis, terlihat bahwa titik-titik data mengikuti garis  diagonal,  sehingga  model  regresi  memenuhi  syarat  normalitas.  Uji  multikolinearitas menunjukkan tidak ada gejala multikolinearitas jika nilai tolerance lebih besar dari 0.100 dan nilai  VIF  kurang  dari  10.00.  Hasil  analisis  menunjukkan  nilai  tolerance  untuk  IPM  dan angkatan  kerja  masing-masing  sebesar  0.154,  dan  nilai  VIF  sebesar  6.509,  yang mengindikasikan tidak ada gejala multikolinearitas dalam uji ini.
Uji  heteroskedastisitas  menunjukkan  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  jika  tidak  ada pola  yang  jelas  pada  scatterplot  dan  titik-titik  tersebar  di  atas  dan  di  bawah  angka  0  pada sumbu Y. Dari hasil analisis, titik-titik tidak membentuk pola tertentu dan tersebar di atas dan di  bawah  angka  0,  sehingga  asumsi  untuk  uji  ini  terpenuhi.  Uji  autokorelasi  menunjukkan tidak ada gejala autokorelasi jika nilai Durbin-Watson berada di antara du dan (4 - du). Hasil analisis  menunjukkan  nilai  du  adalah  1.858  dan  nilai  Durbin-Watson  adalah  1.579,  yang masih  berada  di  antara  1.579  dan  2.301,  sehingga  tidak  ada  gejala  autokorelasi.  Lalu  nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0.919 menunjukkan adanya hubungan yang sangat kuat antara variabel  independen  (IPM  dan  angkatan  kerja)  dengan  variabel  dependen  (tingkat kemiskinan).  Nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0.810  mengindikasikan  bahwa  sekitar  81% variasi  dalam  tingkat  kemiskinan  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  IPM  dan  angkatan  kerja. Artinya,  model  regresi  ini  mampu  menjelaskan  81%  dari  total  variasi  data,  sementara  19% sisanya dipengaruhi oleh variabel yang tidak dianalisis dalam penelitian ini.
Dalam uji T parsial,  nilai  t  hitung variabel  IPM sebesar  -3.331 lebih kecil dari t  tabel  1.833 dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0.009,  yang  berarti  bahwa  secara  parsial  variabel  IPM memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Tapanuli  Utara.  Sebaliknya, nilai  t  hitung  variabel  angkatan  kerja  sebesar  2.652  lebih  besar  dari  t  tabel  1.833  dengan tingkat signifikansi sebesar 0.530, menunjukkan bahwa secara parsial variabel angkatan kerja memiliki  pengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Tapanuli Utara.kemudian  dalam  uji  F,  nilai  F  hitung  sebesar  24.473  lebih  besar  dari  F  tabel  4.26, menunjukkan  bahwa  secara  bersama-sama  atau  simultan,  variabel  IPM  dan  angkatan  kerja memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Tapanuli Utara.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  regresi  yang  dilakukan,  ditemukan  bahwa  tingkat  kemiskinan  di Kabupaten  Tapanuli  Utara  dipengaruhi  oleh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan angkatan  kerja.  Ketika  variabel  jumlah  penduduk  dan  tingkat  pengangguran  tidak diperhitungkan,  tingkat  kemiskinan  di  kabupaten  tersebut  dapat  diperkirakan  pada  tingkat dasar  tertentu.  IPM  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan,  yang  berarti bahwa  peningkatan  dalam  IPM  akan  mengurangi  tingkat  kemiskinan.  Sebaliknya,  angkatan kerja  menunjukkan  pengaruh  positif  terhadap  tingkat  kemiskinan,  mengindikasikan  bahwa peningkatan dalam angkatan kerja cenderung meningkatkan tingkat kemiskinan.
Model  regresi  ini  telah  memenuhi  syarat-syarat  statistik,  termasuk  distribusi  normal,  tidak adanya  multikolinearitas,  serta  tidak  terjadinya  heteroskedastisitas  dan  autokorelasi. Hubungan  antara  variabel  independen  (IPM  dan  angkatan  kerja)  dengan  tingkat  kemiskinan sangat  kuat,  menunjukkan  bahwa  perubahan  dalam  IPM  dan  angkatan  kerja  dapat  secara signifikan  menjelaskan  variasi  dalam  tingkat  kemiskinan.  Secara  keseluruhan,  baik  IPM maupun  angkatan  kerja  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Kabupaten  Tapanuli  Utara,  meskipun  pengaruh  IPM  lebih  dominan  dan  signifikan dibandingkan dengan angkatan kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2015). Economic Development. Pearson Education.
[2] Fields,  G.  S.  (2012).  Working  Hard,  Working  Poor:  A  Global  Journey.  Oxford University Press.
[3] Komalasari,  R.,  Supriyanto,  B.,  &  Hidayat,  T.  (2019).  "Urbanization  and  Poverty  in Indonesia: The Case of Metropolitan Areas." Journal of Urban Studies, 12(3), 215-228.
[4] Supriyadi,  D.  (2020).  "Unemployment  and  Poverty  in  Indonesian  Provinces:  A  Cross- sectional Analysis." Indonesian Economic Review, 15(2), 112-129.
[5] Mubyarto.  (2001).  Penduduk  dan  Kemiskinan:  Tinjauan  Perspektif.  Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
[6] Depdiknas.  (2008).  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia.  Jakarta:  Departemen  Pendidikan Nasional.
[7] Tim  Penyusun  Kamus  Pusat  Bahasa.  (2016).  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (Edisi Kelima). Jakarta: Balai Pustaka.
[8] Bank Dunia. (2020). Poverty and Shared Prosperity 2020: Reversals of Fortune. World Bank Group.
[9] Alkire, S., & Foster, J. (2011). "Counting and Multidimensional Poverty Measurement." Journal of Public Economics, 95(7-8), 476-487.
[10] Imam  Ghozali.  (2011).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  19. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
[11] BPS. (2023). Profil Kemiskinan di Indonesia Maret 2023. Badan Pusat Statistik.
[12] BPS. (2023). Statistik Sosial Ekonomi Tapanuli Utara. Badan Pusat Statistik Kabupaten Tapanuli Utara.
[13] Simanjuntak,  R.  L.,  Syafruddin,  D.,  &  Hartati,  W.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Angkatan Kerja terhadap Kemiskinan di Kabupaten Tapanuli Utara. Jurnal Ilmiah Econosains, 17(2), 125-132.
[14] Sukirno,  S.  (2011).  Makroekonomi  Teori  Pengantar  (3rd  ed.).  PT.  Raja  Grafindo Persada.
[15] Kuncoro,  M.  (2006).  Ekonomi  Pembangunan:  Teori,  Masalah,  dan  Kebijakan.  UPP STIM YKPN.
[16] UNDP.  (2020).  Human  Development  Report  2020:  The  Next  Frontier:  Human Development and the Anthropocene. United Nations Development Programme.
[17] Mankiw,  N.  G.  (2012).  Principles  of  Economics  (6th  ed.).  South-Western  Cengage Learning.